ရေနံအသစ်ဖြစ်သည်ဟူသော ဒေတာ၏ နောက်ဆုံးဆိုရိုးစကားမှာ အမှန်ဖြစ်ပြီး သင်၏ပုံမှန်လောင်စာများကဲ့သို့ပင် သွားလာရန်ခက်ခဲလာသည်။
သို့သျောလညျး, လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ မည်သည့်အဖွဲ့အစည်း၏ စက်သင်ယူမှုနှင့် AI အစပျိုးမှုများကို လောင်စာဖြစ်စေသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့၏ ပရောဂျက်များအတွက် အရည်အသွေးပြည့် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရရှိရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကုမ္ပဏီအနည်းငယ်ကသာ ဒေတာစီးကြောင်းကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် ကျန်သည့်အရာများမှာ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ပေါင်းစပ်ဒေတာဟုခေါ်သော ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်လေ့ကျင့်မှုဒေတာသည် ထိရောက်မှု၊ စျေးသက်သာပြီး ရရှိနိုင်ပါသည်။
သို့သော် အတိအကျကား အဘယ်နည်း ပေါင်းစပ်ဒေတာ? လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် ဤဒေတာကို မည်သို့ထုတ်လုပ်နိုင်သည်၊ စိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားပြီး ၎င်း၏အားသာချက်များကို အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
Synthetic Data ဆိုတာ ဘာလဲ။
Synthetic data သည် ကွန်ပျူတာမှ ထုတ်လုပ်သော ဒေတာများ လျင်မြန်စွာ လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဒေတာအတွက် အစားထိုးတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာမှတ်တမ်းများမှ စုဆောင်းမည့်အစား ကွန်ပျူတာ algorithms သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်ပေးပါသည်။
Synthetic data သည် အတုအယောင်ဖြစ်သည်။ generated ကိန်းဂဏန်း သို့မဟုတ် သင်္ချာနည်းဖြင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာကို ရောင်ပြန်ဟပ်သော algorithms သို့မဟုတ် computer simulations များဖြင့်။
သုတေသနပြုချက်အရ Synthetic data သည် အမှန်တကယ် data နှင့် တူညီသော ခန့်မှန်းနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများရှိသည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းပုံစံများနှင့် ဂုဏ်သတ္တိများကို စံပြခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ထုတ်ပေးပါသည်။
စက်မှုခေတ်ရေစီးကြောင်းများ?
အဆိုအရ Gartner မှ သုတေသန၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် AI လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပိုကောင်းနိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အမှန်တကယ်ဖြစ်ရပ်များ၊ လူများ သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုများမှ စုဆောင်းထားသော တကယ့်ဒေတာထက် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ပို၍အကျိုးရှိကြောင်း သက်သေပြနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်ဒေတာထိရောက်မှုသည် အဘယ်ကြောင့်နည်း နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု neural network developer များသည် high-end AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် ၎င်းကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။
ပေါင်းစပ်အချက်အလက်ဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာတစ်ခုသည် 2030 ခုနှစ်တွင် ဒေတာအများစုအတွက် အသုံးပြုမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ် လေ့ကျင့်ရေး ရည်ရွယ်ချက်များသည် ကွန်ပျူတာ သရုပ်ဖော်မှုများ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များနှင့် အခြားအရာများမှတဆင့် ပေါင်းစပ်ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာများ ဖြစ်လိမ့်မည်။ သို့သော်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် လက်ရှိတွင် ဈေးကွက်ဒေတာ၏ 1% အောက်သာရှိသည်။ 2024 ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဒေတာအားလုံး၏ 60% ကျော်ကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။
Synthetic Data ကို ဘာကြောင့် သုံးတာလဲ။
အဆင့်မြင့် AI အပလီကေးရှင်းများကို တီထွင်နေချိန်တွင် ကုမ္ပဏီများသည် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် အရည်အသွေးပြည့်ဒေတာအတွဲများ အမြောက်အမြားရရှိရန် ခက်ခဲနေပါသည်။ သို့သော်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများကို ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်တက်စေပြီး အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရသော ML မော်ဒယ်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
ဒါပေမယ့် ဘာကြောင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုတာလဲ။
လိုအပ်တဲ့အချိန် ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ပါ။ ဖြစ်ရပ်မှန်များ သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုများမှ အချက်အလက်ရယူခြင်းထက် များစွာနည်းပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ရယူနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ပရောဂျက်အတွက် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံကို လက်တွေ့ကမ္ဘာပေါ်တွင် မှီခိုနေသည့် ဒေတာအတွဲများထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ တီထွင်နိုင်ကြသည်။ ထို့ကြောင့် အချိန်တိုတိုအတွင်း ကုမ္ပဏီများသည် မှတ်သားထားသော အရည်အသွေးနှင့် တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်များကို လက်လှမ်းမီနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဖြစ်ပေါ်လာခဲသော အဖြစ်အပျက်များ သို့မဟုတ် ဖြတ်သန်းရန် ဒေတာအလွန်နည်းသော ဖြစ်ရပ်များအကြောင်း ဒေတာ လိုအပ်သည်ဆိုပါစို့။ ထိုအခြေအနေတွင်၊ အထူးသဖြင့် edge case အတွက် ဒေတာလိုအပ်သောအခါတွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနမူနာများကို အခြေခံ၍ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်း၏နောက်ထပ်အားသာချက်မှာ ဒေတာသည် ရှိပြီးသားလူ သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်အပေါ်အခြေခံထားခြင်းမဟုတ်သောကြောင့် လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများကို ဖယ်ရှားပေးခြင်းဖြစ်သည်။
တိုးမြှင့်ပြီး အမည်ဝှက်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာ
ပေါင်းစပ်ဒေတာကို တိုးမြှင့်ထားသောဒေတာနှင့် မရောထွေးသင့်ပါ။ ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်း။ ဒေတာအစုအသစ်တစ်ခုကို လက်ရှိဒေတာအတွဲသို့ ပေါင်းထည့်ရန် developer များအသုံးပြုသည့် နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို တောက်ပစေခြင်း၊ ဖြတ်တောက်ခြင်း သို့မဟုတ် လှည့်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အမည်မသိဒေတာ အစိုးရ၏မူဝါဒများနှင့် စံနှုန်းများအတိုင်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလတ်အချက်အလက်အားလုံးကို ဖယ်ရှားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ငွေရေးကြေးရေး သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပုံစံများကို တီထွင်သည့်အခါ အမည်မသိဒေတာသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
အမည်မဖော်လိုသော သို့မဟုတ် တိုးမြှင့်ထားသော ဒေတာကို အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် မယူဆပါ။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ. သို့သော် developer များသည် synthetic data များကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ ကားပုံနှစ်ခုကို ရောစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဤနည်းပညာနှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ကားတစ်စီး၏ လုံးဝဒြပ်ပုံအသစ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
Synthetic Data အမျိုးအစားများ
Developers များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းအရည်အသွေးများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ထားသည့် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသောကြောင့် ဖန်တီးသူများသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုကြသည်။ Synthetic data သည် ယေဘူယျအားဖြင့် အဓိကအမျိုးအစားသုံးမျိုးအဖြစ် ကျရောက်သည်-
အပြည့်အဝဒြပ်စင်
မူရင်းဒေတာမှ အချက်အလက်မပါဝင်ပါ။ ယင်းအစား၊ ဒေတာထုတ်ပေးသော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်သည် အင်္ဂါရပ်သိပ်သည်းဆကဲ့သို့ မူလဒေတာမှ အချို့သော ကန့်သတ်ဘောင်များကို အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ဤကဲ့သို့သော လက်တွေ့ကမ္ဘာသွင်ပြင်လက္ခဏာကိုအသုံးပြုကာ၊ ၎င်းသည် ဒေတာအမှန်တကယ်တန်ဖိုးဖြင့် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအပြည့်အဝရရှိစေမည့် မျိုးဆက်သစ်နည်းလမ်းများအပေါ်အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းခြေအင်္ဂါရပ်သိပ်သည်းဆများကို ကျပန်းထုတ်ပေးပါသည်။
တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း Synthetic
၎င်းသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အချို့သောတန်ဖိုးများကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာဖြင့် အစားထိုးသည်။ ထို့အပြင်၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာသည် မူရင်းဒေတာတွင်ပါရှိသော ကွက်လပ်အချို့ကို အစားထိုးပေးပြီး ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤဒေတာကိုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် မော်ဒယ်အခြေခံနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။
hybrid ကို
၎င်းသည် real-world data နှင့် synthetic data နှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤဒေတာအမျိုးအစားသည် မူရင်းဒေတာအတွဲမှ ကျပန်းမှတ်တမ်းများကို ရွေးချယ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်မှတ်တမ်းများဖြင့် အစားထိုးပါသည်။ ၎င်းသည် data privacy ကို utility နှင့်ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် synthetic နှင့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း synthetic data ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။
Synthetic Data အတွက် Cases ကို သုံးမလား။
ကွန်ပြူတာ အယ်လဂိုရီသမ်မှ ထုတ်လုပ်သော်လည်း၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် တကယ့်ဒေတာကို တိကျစွာ ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ကိုယ်စားပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ synthetic data များအတွက်အသုံးပြုမှုအများအပြားရှိသည်။ သို့သော်၊ အထူးသဖြင့် လေ့ကျင့်ရေး၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ထုတ်လုပ်ခြင်းမဟုတ်သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အထိခိုက်မခံသောဒေတာကို အစားထိုးအဖြစ် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကို ပြင်းထန်စွာခံစားရသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာ၏ အကောင်းဆုံးအသုံးပြုမှုအချို့မှာ-
လေ့ကျင့်ရေး
တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ML မော်ဒယ်ရှိခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ၎င်းအား လေ့ကျင့်သင်ကြားနေသည့် အချက်အလက်ပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ developer များသည် real-world တွင် synthetic data ပေါ်တွင်မူတည်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လာဖို့ခက်တယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတန်ဖိုးကို တိုးမြင့်စေပြီး နမူနာမဟုတ်သော (ရှားပါးဖြစ်ရပ်များ သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ဖယ်ရှားပေးသောကြောင့်) ၎င်းသည် AI မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြှင့်ပေးပါသည်။
ဘာသာပြန်အတွက် စမ်းသပ်ခြင်း
ML မော်ဒယ်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အောင်မြင်မှုအတွက် ဒေတာမောင်းနှင်စစ်ဆေးမှုသည် အရေးကြီးသောအခါ၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုရပါမည်။ အကြောင်းအရင်းမှာ ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အသုံးပြုရပိုမိုလွယ်ကူပြီး စည်းကမ်းအခြေခံဒေတာထက် ရယူရန်ပိုမိုမြန်ဆန်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတိုင်းအတာ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်လည်းဖြစ်သည်။
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ယေဘုယျအားဖြင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတွင် ပါရှိသည့် ဘက်လိုက်မှုကင်းသည်။ ၎င်းသည် ရှားရှားပါးပါးဖြစ်ရပ်များ၏ ဖိစီးမှုစမ်းသပ်ခြင်း AI မော်ဒယ်များအတွက် များစွာသင့်လျော်သော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးပေးသည်။ ၎င်းသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော data model အပြုအမူကိုလည်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။
Synthetic Data ၏ အားသာချက်များ
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ ဟန်ချက်ညီသော၊ ဘက်လိုက်မှုကင်းပြီး ခွဲခြားနိုင်သောပုံစံများကို ကိုယ်စားပြုသည့် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို အမြဲရှာဖွေနေပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးအချို့မှာ-
- Synthetic data သည် ထုတ်လုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်၊ မှတ်သားရန် အချိန်ကုန်သက်သာပြီး ပိုမိုမျှတပါသည်။
- ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် အစစ်အမှန်ကမ္ဘာဒေတာကို ဖြည့်စွက်ပေးသောကြောင့်၊ ၎င်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ဒေတာကွာဟချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
- ၎င်းသည် အရွယ်အစား၊ လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး လျှို့ဝှက်ရေး သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို အကာအကွယ်ပေးသည်။
- ၎င်းသည် ဒေတာထပ်ပွားခြင်း၊ ဘက်လိုက်မှုနှင့် မှားယွင်းမှုများမှ ကင်းစင်ပါသည်။
- အနားသတ်ကိစ္စများ သို့မဟုတ် ရှားပါးဖြစ်ရပ်များနှင့် ပတ်သက်သည့် ဒေတာကို အသုံးပြုခွင့်ရှိသည်။
- ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ပိုမြန်သည်၊ စျေးသက်သာသည်၊ ပိုမိုတိကျသည်။
Synthetic Datasets များ၏စိန်ခေါ်မှုများ
ဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းစနစ်အသစ်နှင့် ဆင်တူသော ပေါင်းစပ်ဒေတာပင်လျှင် စိန်ခေါ်မှုများ ရှိလာပါသည်။
အဆိုပါ ပဌမ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ ပေါင်းစပ်ဒေတာပါမလာပါ။ အပြင်. ဒေတာအတွဲများမှ ဖယ်ရှားသော်လည်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာတွင်ပါရှိသော ဤသဘာဝအတိုင်းဖြစ်ပေါ်နေသော အစွန်းအထင်းများသည် ML မော်ဒယ်များကို တိကျစွာလေ့ကျင့်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
အဆိုပါ ပေါင်းစပ်ဒေတာအရည်အသွေး ဒေတာအတွဲတစ်လျှောက် ကွဲပြားနိုင်သည်။ ဒေတာကို မျိုးစေ့ သို့မဟုတ် ထည့်သွင်းဒေတာကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ပေးသောကြောင့်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာအရည်အသွေးသည် မျိုးစေ့ဒေတာအရည်အသွေးပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ မျိုးစေ့ဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုရှိနေပါက၊ နောက်ဆုံးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုရှိမည်ဟု လုံခြုံစွာယူဆနိုင်ပါသည်။
လူသားမှတ်စုများ စစ်ဆေးသင့်သည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများ အချို့သော အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တိကျသေချာစေရန် သေချာပါသည်။
Synthetic Data ထုတ်ပေးခြင်းနည်းလမ်းများ
စစ်မှန်သော ဒေတာအတွဲကို အတုခိုးနိုင်သော ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် တီထွင်ဖန်တီးရပါမည်။ ထို့နောက် အစစ်အမှန်ဒေတာအတွဲတွင် ပါရှိသည့် ဒေတာအချက်များပေါ် မူတည်၍ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် အလားတူအရာများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ဒီလိုလုပ်ဖို့, ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ မူရင်းဖြန့်ဖြူးမှုတွင်ပါရှိသောအချက်များနှင့်ဆင်တူသောဒြပ်ဒေတာအချက်များဖန်တီးနိုင်သောအာရုံကြောကွန်ရက်များကိုအသုံးပြုပါ။ အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဒေတာကို ထုတ်ပေးပုံအချို့မှာ-
အမျိုးမျိုးသော Autoencoders
အမျိုးမျိုးသော အော်တိုအင်တာင်ကုဒ်စနစ်များ သို့မဟုတ် VAE များသည် မူရင်းဖြန့်ဖြူးမှုကိုယူကာ ၎င်းကို ငုပ်လျှိုးနေသောဖြန့်ဝေမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲကာ မူလအခြေအနေသို့ ပြန်ပြောင်းပါ။ ဤကုဒ်ဖြင့် ကုဒ်နှင့် ကုဒ်ရေးခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် 'ပြန်လည်တည်ဆောက်ရေးဆိုင်ရာ အမှားအယွင်း' ကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ကြီးကြပ်မထားသော ဒေတာ မျိုးဆက်သစ် မော်ဒယ်များသည် ဒေတာဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ မွေးရာပါဖွဲ့စည်းပုံအား လေ့လာခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်ကို တီထွင်ရာတွင် ကျွမ်းကျင်ပါသည်။
Generation ဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ယက်များ
ကွဲပြားသော အော်တိုအင်တာကုဒ်ကိရိယာများနှင့် မတူဘဲ၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော မော်ဒယ်၊ မျိုးဆက်ဆန့်ကျင်ဘက်ကွန်ရက်များ သို့မဟုတ် GAN သည် အလွန်လက်တွေ့ကျပြီး အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကိုယ်စားပြုမှုများ ပြုလုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒီနည်းလမ်းက နှစ်ခုပါ။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပါသည် - ဂျင်နရေတာကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဒေတာအချက်အတုများကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး အခြားခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ဒေတာအချက်အစစ်အမှန်နှင့် အတုအယောင်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားမည်ဖြစ်သည်။
လေ့ကျင့်ရေးအကြိမ်များစွာပြုလုပ်ပြီးနောက်၊ ဂျင်နရေတာသည် ခွဲခြားဆက်ဆံသူမှခွဲခြား၍မရသော အချက်အလက်အတုများကို လုံးဝယုံကြည်နိုင်ကာ လက်တွေ့ကျသော အချက်အလက်အတုများကို ဖန်တီးရာတွင် ကျွမ်းကျင်လာမည်ဖြစ်သည်။ GAN သည် ဓာတုပစ္စည်းထုတ်လုပ်သောအခါတွင် အကောင်းဆုံးအလုပ်လုပ်သည်။ ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဒေတာ. သို့သော်လည်း ၎င်းကို ကျွမ်းကျင်သူများက တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ထားခြင်းမဟုတ်ပါက၊ ၎င်းသည် အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာအချက်အတုများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
Neural Radiance Field
ရှိပြီးသား တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမြင်ရသည့် 3D မြင်ကွင်းအသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးသည့်အခါ ဤပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်နည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသည်။ Neural Radiance Field သို့မဟုတ် NeRF algorithm သည် ရုပ်ပုံအစုအဝေးကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းတို့ရှိ ဒေတာအချက်အချာမှတ်များကို ဆုံးဖြတ်ကာ ပုံများပေါ်ရှိ အမြင်အသစ်များကို ပေါင်းစပ်ကာ ပေါင်းထည့်သည်။ ရွေ့လျားနေသော 3D မြင်ကွင်းတစ်ခုအဖြစ် တည်ငြိမ်သော 5D ရုပ်ပုံအား ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် voxel တစ်ခုစီ၏ အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကို ခန့်မှန်းပေးသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်သို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်၊ NeRF သည် မြင်ကွင်းတစ်ခုအတွင်း ရုပ်ပုံ၏ လွဲမှားနေသော အသွင်အပြင်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
NeRF သည် အလွန်ကောင်းမွန်သော်လည်း၊ တင်ဆက်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် နှေးကွေးပြီး အရည်အသွေးနိမ့်သော ပုံများကို ထုတ်လုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဒါဆို Synthetic Data ကို ဘယ်မှာ ရနိုင်မလဲ။
ယခုအချိန်အထိ၊ အလွန်အဆင့်မြင့်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံဝန်ဆောင်မှုပေးသူ အနည်းငယ်မျှသာ အရည်အသွေးမြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ပေးပို့နိုင်ခဲ့သည်။ ကဲ့သို့သော open-source tools များသို့ သင်ဝင်ရောက်ခွင့် ရနိုင်သည်။ Synthetic Data Vault. သို့သော် သင်သည် အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအတွဲကို ရယူလိုပါက၊ ship လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်သောကြောင့် သွားသင့်သောနေရာဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့၏ အတွေ့အကြုံနှင့် အရည်အသွေးသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ကျယ်ပြန့်သောစက်မှုလုပ်ငန်းဒေါင်လိုက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးပြီး ML ပရောဂျက်များစွာအတွက် ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။